車牌識別是圖像處理領(lǐng)域中目標識別和場景文字識別技術(shù)的一個綜合應用,是智能化犯罪車輛動態(tài)追蹤打擊系統(tǒng)中車輛身份驗證的關(guān)鍵技術(shù)。目前常用的車牌識別系統(tǒng)流程主要分為四步:車牌檢測、車牌校正、字符分割和字符識別,傳統(tǒng)算法的可識別背景單一,采集相機的距離和角度固定,應用場景具有很大的局限性,算法時間復雜度較大,難以達到車載移動環(huán)境下快速識別車牌的應用需求。為實現(xiàn)以上需求,本文設(shè)計了一種可部署在嵌入式端的復雜場景下的高效車牌識別系統(tǒng),通過結(jié)合深度學習技術(shù),優(yōu)化車牌識別流程,僅需車牌檢測、偏斜校正和字符識別三步完成識別。首先在車牌檢測上采用單次多目標檢測（SSD）的網(wǎng)絡框架,實現(xiàn)了端對端的車牌檢測與分類;在車牌偏斜校正模塊,提出一種基于多級閾值二值化圖像的方法直接定位區(qū)域角點,然后通過透視變換實現(xiàn)多種偏斜情況的單步校正;在車牌字符識別模塊,取消了字符分割的步驟,采用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（CRNN）的類序列識別思想,實現(xiàn)車牌全部字符的端對端識別。進一步地,由于深度學習網(wǎng)絡的參數(shù)量較多、計算量較大,本文對SSD和CRNN網(wǎng)絡進行效率優(yōu)化,重組網(wǎng)絡內(nèi)部結(jié)構(gòu),大幅度的降低了網(wǎng)絡參數(shù)計算量。本系統(tǒng)在1216張多場... 

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 車牌識別的難點
    1.4 論文創(chuàng)新點
    1.5 論文章節(jié)安排
第二章 車牌識別系統(tǒng)概述
    2.1 中國機動車號牌制式介紹
    2.2 傳統(tǒng)車牌識別算法概述
    2.3 本文車牌識別系統(tǒng)介紹
    2.4 本章總結(jié)
第三章 基于改進的SSD車牌檢測分類網(wǎng)絡
    3.1 常用車牌檢測定位算法
        3.1.1 基于傳統(tǒng)特征的車牌檢測定位
        3.1.2 基于機器學習的車牌檢測定位
    3.2 基于輕量型SSD的車牌檢測分類網(wǎng)絡
        3.2.1 SSD檢測定位算法
        3.2.2 基于深度可分離卷積的SSD車牌檢測分類網(wǎng)絡
    3.3 實驗對比與結(jié)果分析
        3.3.1 車牌圖像數(shù)據(jù)集
        3.3.2 車牌檢測網(wǎng)絡訓練
        3.3.3 實驗對比與結(jié)果分析
    3.4 本章總結(jié)
第四章 基于多級二值化的車牌字符偏斜校正
    4.1 傳統(tǒng)字符校正算法
        4.1.1 基于Hough變換的字符校正
        4.1.2 基于Radon變換的字符校正
    4.2 基于多級二值化的車牌校正算法
    4.3 實驗對比與結(jié)果分析
    4.4 本章總結(jié)
第五章 基于改進的CRNN車牌字符識別網(wǎng)絡
    5.1 傳統(tǒng)車牌字符識別算法
        5.1.1 車牌字符分割
        5.1.2 單字符識別
    5.2 基于輕量型CRNN的車牌字符識別網(wǎng)絡
        5.2.1 CRNN序列識別算法
        5.2.2 基于深度可分離卷積和GRU的CRNN車牌字符識別網(wǎng)絡
    5.3 實驗對比與結(jié)果分析
        5.3.1 車牌數(shù)據(jù)集
        5.3.2 車牌字符識別網(wǎng)絡訓練
        5.3.3 實驗對比與結(jié)果分析
    5.4 本章總結(jié)
第六章 系統(tǒng)設(shè)計與實驗分析
    6.1 車牌識別系統(tǒng)介紹
    6.2 系統(tǒng)平臺介紹
        6.2.1 嵌入式平臺介紹
        6.2.2 嵌入式環(huán)境搭建
    6.3 系統(tǒng)實驗結(jié)果與分析
    6.4 系統(tǒng)GUI界面設(shè)計
第七章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻
作者在學期間取得的學術(shù)成果
附錄 A 車牌檢測分類部分偽代碼
附錄 B 車牌偏斜校正部分偽代碼
附錄 C 車牌字符識別部分偽代碼


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模板匹配法的字符識別算法研究[J]. 李新良.  計算技術(shù)與自動化. 2012(02)
[2]基于垂直投影的車牌字符分割方法[J]. 冉令峰.  通信技術(shù). 2012(04)
[3]基于連通域提取的車牌字符分割算法[J]. 甘玲,林小晶.  計算機仿真. 2011(04)
[4]Radon變換在傾斜車牌圖像校正中的應用[J]. 貢麗霞,白艷萍.  測試技術(shù)學報. 2009(05)
[5]基于邊緣檢測與Hough變換的車牌字符分割算法[J]. 馬騰飛,鄭永果,趙衛(wèi)東.  系統(tǒng)仿真學報. 2006(S1)
[6]一種基于SVM的車牌漢字的有效識別方法[J]. 王曉光,王曉華.  計算機工程與應用. 2004(24)
[7]國內(nèi)外城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展概況與趨勢及其啟示[J]. 夏勁,郭紅衛(wèi).  科技進步與對策. 2003(01)
[8]智能交通系統(tǒng)的發(fā)展[J]. 史新宏,蔡伯根,穆建成.  北方交通大學學報. 2002(01)

碩士論文
[1]圖像識別技術(shù)在智能交通中的應用研究[D]. 李超.暨南大學 2017
[2]AdaBoost算法優(yōu)化及其在車牌定位中的應用研究[D]. 侯雪瑩.西安電子科技大學 2013
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別上的應用的研究[D]. 許可.浙江大學 2012



本文編號：3707992